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计算机辅助分子设计杂志

英文名称:Journal Of Computer-aided Molecular Design   国际简称:J COMPUT AID MOL DES
《Journal Of Computer-aided Molecular Design》杂志由Springer International Publishing出版社出版,本刊创刊于1987年,发行周期Bimonthly,每期杂志都汇聚了全球生物学领域的最新研究成果,包括原创论文、综述文章、研究快报等多种形式,内容涵盖了生物学的各个方面,为读者提供了全面而深入的学术视野,为生物学-BIOPHYSICS事业的进步提供了有力的支撑。
中科院分区
生物学
大类学科
0920-654X
ISSN
1573-4951
E-ISSN
预计审稿速度: 偏慢,4-8周
杂志简介 期刊指数 WOS分区 中科院分区 CiteScore 学术指标 高引用文章

计算机辅助分子设计杂志杂志简介

出版商:Springer International Publishing
出版语言:English
TOP期刊:
出版地区:NETHERLANDS
是否预警:

是否OA:未开放

出版周期:Bimonthly
出版年份:1987
中文名称:计算机辅助分子设计杂志

计算机辅助分子设计杂志(国际简称J COMPUT AID MOL DES,英文名称Journal Of Computer-aided Molecular Design)是一本未开放获取(OA)国际期刊,自1987年创刊以来,始终站在生物学研究的前沿。该期刊致力于发表在生物学领域各个方面达到最高科学标准和具有重要性的研究成果。全面反映该学科的发展趋势,为生物学事业的进步提供了有力的支撑。期刊严格遵循职业道德标准,对于任何形式的抄袭行为,无论是文字还是图形,一旦查实,均可能导致稿件被拒绝。

近年来,来自USA、GERMANY (FED REP GER)、England、CHINA MAINLAND、France、Italy、India、Spain、Russia、Canada等国家和地区的研究者在《Journal Of Computer-aided Molecular Design》上发表了大量的高质量文章。该期刊内容丰富,包括原创研究、综述文章、专题观点、论文预览、专家意见等多种类型,旨在为全球该领域研究者提供广泛的学术交流平台和灵感来源。

在过去几年中,该期刊保持了稳定的发文量和综述量,具体数据如下:

2014年:发表文章96篇、2015年:发表文章83篇、2016年:发表文章91篇、2017年:发表文章85篇、2018年:发表文章98篇、2019年:发表文章74篇、2020年:发表文章111篇、2021年:发表文章68篇、2022年:发表文章62篇、2023年:发表文章42篇。这些数据反映了期刊在全球生物学领域的影响力和活跃度,同时也展示了其作为学术界和工业界研究人员首选资源的地位。《Journal Of Computer-aided Molecular Design》将继续致力于推动生物学领域的知识传播和科学进步,为全球生物学问题的解决贡献力量。

期刊指数

  • 影响因子:3
  • 文章自引率:0.0857...
  • Gold OA文章占比:33.72%
  • CiteScore:8
  • 年发文量:42
  • 开源占比:0.2573
  • SJR指数:0.609
  • H-index:89
  • SNIP指数:0.811
  • OA被引用占比:0.1293...
  • 出版国人文章占比:0.07

WOS期刊SCI分区(2023-2024年最新版)

按JIF指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:BIOCHEMISTRY & MOLECULAR BIOLOGY SCIE Q3 171 / 313

45.5%

学科:BIOPHYSICS SCIE Q2 26 / 77

66.9%

学科:COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS SCIE Q2 69 / 169

59.5%

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:BIOCHEMISTRY & MOLECULAR BIOLOGY SCIE Q2 104 / 313

66.93%

学科:BIOPHYSICS SCIE Q1 18 / 77

77.27%

学科:COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS SCIE Q2 67 / 169

60.65%

中科院分区表

中科院SCI期刊分区 2023年12月升级版
Top期刊 综述期刊 大类学科 小类学科
生物学 3区
BIOPHYSICS 生物物理 BIOCHEMISTRY & MOLECULAR BIOLOGY 生化与分子生物学 COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 计算机:跨学科应用
3区 4区 4区

CiteScore(2024年最新版)

CiteScore 排名
CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
8 0.609 0.811
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Chemistry 小类:Physical and Theoretical Chemistry Q1 35 / 189

81%

大类:Chemistry 小类:Computer Science Applications Q1 160 / 817

80%

大类:Chemistry 小类:Drug Discovery Q1 35 / 157

78%

学术指标分析

影响因子和CiteScore
自引率

影响因子:指某一期刊的文章在特定年份或时期被引用的频率,是衡量学术期刊影响力的一个重要指标。影响因子越高,代表着期刊的影响力越大 。

CiteScore:该值越高,代表该期刊的论文受到更多其他学者的引用,因此该期刊的影响力也越高。

自引率:是衡量期刊质量和影响力的重要指标之一。通过计算期刊被自身引用的次数与总被引次数的比例,可以反映期刊对于自身研究内容的重视程度以及内部引用的情况。

年发文量:是衡量期刊活跃度和研究产出能力的重要指标,年发文量较多的期刊可能拥有更广泛的读者群体和更高的学术声誉,从而吸引更多的优质稿件。

期刊互引关系
序号 引用他刊情况 引用次数
1 J CHEM INF MODEL 310
2 J COMPUT CHEM 253
3 J MED CHEM 234
4 J COMPUT AID MOL DES 195
5 J CHEM PHYS 161
6 J AM CHEM SOC 136
7 NUCLEIC ACIDS RES 134
8 J CHEM THEORY COMPUT 130
9 NATURE 102
10 PROTEINS 76
序号 被他刊引用情况 引用次数
1 J CHEM INF MODEL 377
2 J COMPUT AID MOL DES 195
3 MOLECULES 137
4 INT J MOL SCI 124
5 J CHEM THEORY COMPUT 124
6 SCI REP-UK 88
7 EUR J MED CHEM 85
8 J MOL GRAPH MODEL 82
9 J MED CHEM 70
10 PHYS CHEM CHEM PHYS 63

高引用文章

  • Overview of the SAMPL6 host-guest binding affinity prediction challenge引用次数:34
  • D3R Grand Challenge 2: blind prediction of protein-ligand poses, affinity rankings, and relative binding free energies引用次数:31
  • D3R Grand Challenge 3: blind prediction of protein-ligand poses and affinity rankings引用次数:27
  • Mathematical deep learning for pose and binding affinity prediction and ranking in D3R Grand Challenges引用次数:16
  • Performance of HADDOCK and a simple contact-based protein-ligand binding affinity predictor in the D3R Grand Challenge 2引用次数:12
  • pK(a)measurements for the SAMPL6 prediction challenge for a set of kinase inhibitor-like fragments引用次数:12
  • SAMPL6 host-guest blind predictions using a non equilibrium alchemical approach引用次数:11
  • Biomolecular force fields: where have we been, where are we now, where do we need to go and how do we get there?引用次数:10
  • Predicting ligand binding affinity using on- and off-rates for the SAMPL6 SAMPLing challenge引用次数:10
  • High accuracy quantum-chemistry-based calculation and blind prediction of macroscopic pKa values in the context of the SAMPL6 challenge引用次数:10
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